Zde se naučíte technologii a vše ostatní, co stojí za neuromorfními výpočty, což brzy změní způsob, jakým vytváříte věci pomocí počítačů!
Pracovní zátěž počítačů se neustále zvyšuje s růstem pokročilých technologií, jako je umělá inteligence (AI), strojové učení (ML), internet věcí (IoT), roboti AI, automatizované výrobní linky a mnoho dalších.
Současné počítače pracující s polovodičovými čipy dosáhly své schopnosti zpracovávat výpočty rychleji, spotřebovávat méně energie, efektivně odvádět teplo a konečně své schopnosti být mnohem menší než ruční zařízení.
Přichází neuromorfní výpočetní technika! Tato technologie umožňuje počítačovým vědcům a neuromorfním inženýrům vyrábět počítače, které fungují jako lidský mozek. Pokračujte ve čtení až do konce, abyste se dozvěděli vše, co potřebujete vědět o této špičkové výpočetní technologii!
Table of Contents
Co je neuromorfní výpočetní technika?
Neuromorphic computing je počítačová architektura, která se podobá tomu, jak funguje lidský mozek. Počítačoví vědci konkrétně pracují na vytvoření prototypů syntetických neuronů, které napodobují biologické neurony a jejich synapse.
Lidský mozek používá 86 miliard neuronů v kompaktním prostoru 1260 kubických centimetrů. Synaptické propojení mezi těmito neurony řídí paměť, zrak, uvažování, logické myšlení, motorické pohyby a mnoho dalších funkcí těla. Samozřejmě nepotřebujeme žádný externí chladicí systém k chlazení procesních jednotek mozku, protože je vysoce energeticky účinný.
Skutečné neuromorfní počítače tedy budou fungovat stejně jako lidský mozek, ale budou používat umělá synaptická zařízení, CPU a GPU. Tyto počítače se také budou moci přizpůsobit situaci a nebudou se plně spoléhat na předprogramování, což většina super a osobních počítačů dělá.
Například, Intel Loihi 2 je neuromorfní výzkumný čip druhé generace. Obsahuje asi 1 milion syntetických neuronů na čip, napodobující biologický mozkový systém ve výpočetních systémech. Je provozován softwarovým rámcem Lava, což je operační systém s otevřeným zdrojovým kódem pro výzkum a vývoj neuromorfních výpočtů.
Neuromorfní inženýrství
Je to oblast, kde se počítačoví vědci učí a navrhují části počítačů pro účely neuromorfních výpočtů, jako jsou neuromorfní čipy, umělá synaptická zařízení, strategie energetické účinnosti a další.
V této disciplíně technologického výzkumu a vývoje budou inženýři také pracovat na neuromorfních senzorech napodobujících smyslové systémy u lidí, jako jsou oči, kůže, nervové impulsy atd.
Neuromorphic Computing: Klíčové principy a koncepty
Nyní budeme diskutovat o tom, jak funguje neuromorfní počítání.
Jak Neuromorphic Computing funguje?
Neuromorfní výpočty využívají hardwarové komponenty inspirované strukturami a funkcemi neuronů a synapsí v biologických mozcích. Primárním typem neuromorfního hardwaru je spiking neuron network (SNN), kde uzly, známé jako spiking neurony, spravují a ukládají data podobně jako biologické neurony.
Umělá synaptická zařízení vytvářejí spojení mezi špičatými neurony. Tato zařízení využívají analogové obvody k přenosu elektrických signálů připomínajících mozkové signály. Na rozdíl od běžných počítačů, které používají binární kódování, špičaté neurony přímo měří a kódují diskrétní změny analogového signálu.
Hardwarové komponenty neuromorfních výpočtů
Kredit obrázku: Intel
#1. Špičkové neurony a synaptická zařízení
Syntetické neurony zpracovávají a přenášejí data pomocí elektrických signálů podobných hrotům. Ty jsou propojeny se synaptickými zařízeními.
Synaptická zařízení replikují synapse v biologických mozcích. Synaptická zařízení umožňují komunikaci mezi špičatými neurony.
#2. Analogový obvod
Tyto obvody zpracovávají elektrické signály analogovou technikou, která napodobuje mozkové signály.
#3. Memristory
Tyto energeticky nezávislé odpory mohou ukládat a zpracovávat informace běžně používané v neuromorfním hardwaru.
#4. Neuromorfní čipy
Neuromorfní čipy jsou specializované integrované obvody navržené pro neuromorfní výpočetní úlohy. Jedná se o počítačové čipy založené na technologii odporové paměti založené na vláknovém oxidu (OxRAM).
#5. Neuronová jádra
Jedná se o procesní jednotky určené k provádění simulací a výpočtů neuronových sítí.
#6. Senzory řízené událostmi
Tyto pokročilé senzory detekují změny v datech a spouštějí neurální reakce, čímž optimalizují energetickou účinnost. Například senzory vidění založené na událostech (EVS) mohou přenášet data rychleji s nízkou latencí analýzou změn osvětlení v pixelech.
#7. Paměťové jednotky
Komponenty úložiště pro uchování informací a usnadnění učení v neuromorfních systémech.
#8. Neuromorfní hardwarové platformy
Komplexní systémy navržené pro podporu a provádění neuromorfních počítačových aplikací.
#9. Digitálně-analogové převodníky
DAC převádějí digitální data na analogové signály pro neurální zpracování.
Softwarové komponenty neuromorfních výpočtů
Kredit obrázku: Intel
#1. Simulátory neuronových sítí
Jedná se o programy, které napodobují chování spiking neuronových sítí. Tyto specializované nástroje umožňují testování a experimentování na neuromorfních počítačích.
#2. Neuromorfní softwarové rámce
Pokročilý software, který usnadňuje vývoj a simulaci neuromorfních modelů a algoritmů pro neuromorfní výpočty.
#3. Algoritmy učení
Tyto softwarové rutiny umožňují umělým neuronovým sítím přizpůsobovat se a zlepšovat jejich výkon v průběhu času prostřednictvím školení.
#4. Neuromorfní programovací knihovny
Sada kolekcí předem napsaného kódu a funkcí pro zjednodušení vývoje neuromorfních aplikací.
#5. Software Neuromorphic Vision
Software určený pro zpracování vizuálních dat v neuromorfních systémech vidění, jako jsou kamery založené na událostech.
#6. Neuromorfní emulátory
Tyto specializované nástroje umožňují vývojářům simulovat chování neuromorfního hardwaru na konvenčních počítačových systémech pro testování a ladění.
#7. Software uživatelského rozhraní
GUI nebo CLI usnadňují komunikaci mezi neuromorfním hardwarem a vyššími výpočetními systémy. Nástroje dále usnadňují integraci do širších aplikací.
#8. Neuromorfní sady pro vývoj softwaru
Jedná se o komplexní balíčky SDK, které poskytují nástroje, knihovny a dokumentaci pro vytváření neuromorfních aplikací.
Případy použití pro neuromorfní výpočty
Autonomní vozidla
Neuromorfní hardware a algoritmy mohou pomoci samořídícím vozům činit rozhodnutí v reálném čase. To dále zlepší bezpečnost a navigaci ve složitých dopravních situacích.
Rozpoznávání obrazu
Neuromorfní výpočty mohou zlepšit rozpoznávání obrazu tím, že umožňují efektivní zpracování vizuálních dat. V aplikacích, jako je rozpoznávání obličeje v reálném čase a detekce objektů, by to mohl být obrovský skok.
Zpracování přirozeného jazyka
Může zlepšit porozumění řeči a jazyku v chatbotech AI, virtuálních asistentech, nástrojích pro analýzu dat AI atd. To dále povede k více konverzačním a pohotovějším interakcím.
Energeticky efektivní výpočetní technika
IoT a IIoT vyžadují super malé počítače s možností místního zpracování při co nejmenší dodávce energie. Neuromorfní výpočetní technologie umožní vývojářům hardwaru IoT vyrábět efektivnější a chytřejší gadgety pro ovládání domácností, kanceláří a průmyslových zařízení.
Čtěte také: IIoT vs IoT: Rozdíly a podobnosti
Kybernetická bezpečnost
V ekosystémech kybernetické bezpečnosti a ochrany osobních údajů na internetu mohou neuromorfní výpočty pomoci při detekci anomálií analýzou vzorců síťového provozu. Tyto systémy tak efektivněji identifikují potenciální bezpečnostní hrozby.
Výukové zdroje
#1. Neuronové sítě v Pythonu od nuly: Udemy
Tento Udemy kurz Neuronové sítě v Pythonu nabízí praktické zkušenosti s neuromorfními výpočty a strojovým učením. Naučí vás programovat neuronové sítě od nuly v prostém Pythonu.
Kurz vám představí skryté vrstvy a aktivační funkce pro vývoj užitečnějších sítí. Pomůže vám také porozumět aspektům, jako je vstupní vrstva, výstupní vrstva, váhy, chybová funkce, přesnost atd.
#2. Neuromorphic Computing: Class Central
Toto zdarma online kurz je k dispozici prostřednictvím YouTube a máte k němu přístup ve vhodnou dobu. Délka kurzu je více než půl hodiny.
Je rozdělena do několika sekcí, jako je Stroj, který funguje jako mozek, Konec Turingova-von Neumannova paradigmatu, Provozní teplotní rozsah ATI VS kognitivní schopnosti (EQ), Globální spotřeba energie, Výpočetní limity atd.
#3. Neuromorfní výpočetní principy a organizace
Při čtení této knihy se naučíte principy a organizaci neuromorfních počítačů. Zaměřuje se také na techniky budování škálovatelného hardwaru odolného proti chybám pro neuronové sítě s možností učení.
Kromě sdílení přehledu neuromorfních počítačových systémů vám umožňuje prozkoumat základy umělých neuronových sítí. Kniha také pojednává o umělých neuronech a evoluci. Navíc se seznámíte s metodami implementace neuronových sítí v různých přístupech, jako jsou modely neuronů, technologie ukládání a mezineuronové komunikační sítě.
Tento zdroj se ukáže jako přínosný pro ty, kteří chtějí vyvinout účinný neuromorfní systém v hardwaru. Dalšími tématy probíranými v této knize jsou výzvy při budování architektury neuronové sítě, vznikající paměťové technologie, architektura neuromorfního systému atd.
#4. Neuromorphic Computing and Beyond: Parallel, Aproximation, Blízká paměť a Quantum
Tato kniha nabízí srovnávací diskusi o některých nových trendech, jako jsou neuromorfní, přibližné, v paměti, paralelní a kvantové výpočty, které vám mohou pomoci překonat omezení Moorova zákona.
Tento zdroj ukazuje použití výše uvedených paradigmat ke zlepšení výpočetních schopností. Pomáhá to zejména vývojářům, když čelí omezením škálování kvůli nárůstu výpočetního výkonu. Kromě toho tato kniha poskytuje nejmodernější přehled neuromorfních výpočtů a podstatné detaily dalších paradigmat.
#5. Neuromorfní inženýrství
Po přečtení této knihy budete dokonale rozumět neuromorfnímu inženýrství z pohledu tří různých kategorií profesionálů: vědce, počítačového architekta a návrháře algoritmů.
Nezáleží na tom, z jakého prostředí pocházíte – umožňuje vám to porozumět konceptům prostřednictvím různých oborů a ocenit daný obor. Kromě toho se zdroj zaměřuje na základy neuronového modelování, neuromorfní obvody, rámce neuronového inženýrství, neuronové architektury a komunikaci založenou na událostech.
Po přečtení této knihy se neuromorfní inženýři seznámí s různými aspekty kognitivní inteligence.
#6. Neuromorfní výpočetní systémy pro Průmysl 4.0
Z této knihy se dozvíte o oblasti technologie mikročipů na bázi neuronových počítačů. Tím, že pokrývá témata, jako je ochrana neuronové sítě, rozpoznávání emocí a biometrická autentizace, vám umožňuje podrobně se dozvědět o tomto dynamickém poli.
Ať už jste student, vědec, výzkumník nebo akademik, bude pro vás fungovat jako základní zdroj.
#7. Neuromorfní zařízení pro výpočty inspirované mozkem
Pokud chcete prozkoumat nejmodernější neuromorfní technologie, přečtěte si tuto knihu. Napsaný týmem odborných inženýrů má komplexní diskusi o všech aspektech neuromorfní elektroniky.
Zahrnuje memristická i neuromorfní zařízení, zahrnuje nedávný vývoj v oblasti počítačů inspirovaných mozkem a zkoumá jejich potenciální aplikace v neuromorfních počítačových a percepčních systémech.
Výzvy neuromorfních výpočtů
#1. Nepřesnost
Zatímco neuromorfní počítače jsou rozhodně efektivnější z hlediska energie ve srovnání s neurálním hardwarem a GPU, nejsou přesnější než ostatní.
#2. Nedostatek definovaných benchmarků
Tato oblast výzkumu nemá žádná jasně definovaná měřítka pro výkon a běžné problémy. Proto je hodnocení výkonu a účinnosti neuromorfních počítačů poměrně obtížné.
#3. Softwarová omezení
Software neuromorfních výpočtů stále zaostává za hardwarem. Výzkumníci stále používají software a algoritmy určené pro von Neumannův hardware, což omezuje výsledky na standardní přístupy.
#4. Obtížnost použití
Pokud nejste odborník, nemůžete používat neuromorfní počítače. Navíc odborníci nevytvořili jednoduché nástroje a jazyky, aby je mohl používat kdokoli.
Neuromorphic Computing: Etické úvahy
Při diskusi o neuromorfních počítačích nesmíme ignorovat etické úvahy. Vždy existuje možnost zneužití této technologie. Lze jej použít ke generování falešných obrázků a videí se záměrem šířit dezinformace, uvádět lidi v omyl a ovlivňovat vnímání veřejnosti.
Mohlo by to být také příčinou obav jednotlivců o soukromí. Pokud bude shromažďovat data uživatelů bez souhlasu nebo vědomí za účelem zpracování obrovského množství dat, jistě to vzbudí obavy. Kromě toho by neuromorfní výpočty mohly zdědit zkreslení z trénovacích dat. Pokud k tomu dojde, neuromorfní výpočetní technika může přinést nespravedlivé nebo diskriminační výsledky.
Budoucnost neuromorfních výpočtů
Neuromorfní výpočetní technika je schopna převratně změnit způsob vzájemné komunikace různých zařízení. S jeho pomocí můžete v budoucnu očekávat energeticky efektivní výpočetní techniku inspirovanou mozkem.
S pomocí algoritmů umělé inteligence se budou zařízení od sebe navzájem učit a lépe reagovat na změny. V důsledku toho budou síťové architektury efektivnější a zpracovávají data rychleji.
V současné době může provádět úkoly snímání a vnímání. Můžete však očekávat, že promění AI, robotiku a zdravotnictví pomocí rychlejších a chytřejších zařízení. Díky inovacím v souvisejících sektorech můžete očekávat hardwarový a softwarový pokrok v neuromorfních počítačích.
Dále se podívejte na náš podrobný článek o okolních počítačích.